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基于缺失值迭代預(yù)測(cè)填充的Slope One混合算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-14 23:27
  隨著最近這些年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的極速擴(kuò)張,數(shù)據(jù)量呈指數(shù)式的增長(zhǎng),此時(shí)推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。每個(gè)不同的領(lǐng)域都出現(xiàn)了相對(duì)應(yīng)的推薦系統(tǒng),極大的緩解了商家和用戶從大量數(shù)據(jù)中篩選有用數(shù)據(jù)的難題。Slope One由于它區(qū)別于其他算法的易懂的原理、清晰的流程卻又高度的準(zhǔn)確性使之流行起來(lái),它使用用戶之間的評(píng)分均差值去預(yù)測(cè)沒(méi)有評(píng)分的項(xiàng)。在如今Slope One的優(yōu)化論文數(shù)量不計(jì)其數(shù)、優(yōu)化的方向多種多樣。比如較為流行的引入項(xiàng)目或用戶相似度加權(quán)Slope One算法,該算法因?yàn)橐胂嗨贫茸鳛闄?quán)重,所以較普通的加權(quán)Slope One準(zhǔn)確性更高。不過(guò)該算法依然存在的數(shù)據(jù)稀疏性、單一算法局限性和某些情況下存在無(wú)法預(yù)測(cè)的問(wèn)題。所以本文主要針對(duì)上面的這些缺陷,對(duì)引入項(xiàng)目或用戶相似度的加權(quán)Slope One提出了兩點(diǎn)改進(jìn),主要的內(nèi)容如下:一、由于引入項(xiàng)目或用戶相似度的加權(quán)Slope One算法需要考慮計(jì)算相似度矩陣的問(wèn)題,所以就不得不重視數(shù)據(jù)稀疏性的問(wèn)題。為了應(yīng)對(duì)這一廣泛存在的問(wèn)題,本文提出基于缺失值迭代預(yù)測(cè)填充的Slope One算法,該算法對(duì)用戶-評(píng)分矩陣一次一次迭代的填補(bǔ),對(duì)于每一次迭代都是使用填充后的評(píng)分矩陣計(jì)算得出相似... 

【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于缺失值迭代預(yù)測(cè)填充的Slope One混合算法研究


全球數(shù)據(jù)圈的每年規(guī)模

流程圖,迭代,算法,流程


第1章緒論4迭代的思想到相似度的加權(quán)SlopeOne中,通過(guò)迭代可以將無(wú)效值穩(wěn)定在一個(gè)范圍內(nèi),使得修正后的數(shù)據(jù)計(jì)算得出的相似度更加準(zhǔn)確,最終達(dá)到準(zhǔn)確度增加的目的。所以綜上所述,本文將相應(yīng)地改進(jìn)的算法--基于缺失值迭代預(yù)測(cè)填充的SlopeOne算法,該算法在每一次的迭代中使用SWSO算法對(duì)用戶-評(píng)分矩陣中為評(píng)分項(xiàng)預(yù)測(cè)填充,接著使用填充后的用戶-評(píng)分矩陣計(jì)算相似度矩陣,這個(gè)相似度矩陣在每一次迭代中逐漸精準(zhǔn)并對(duì)下一次迭代起到影響,直到填充的缺失值達(dá)到穩(wěn)定。該算法緩解了數(shù)據(jù)的稀疏性同時(shí)卻增加了計(jì)算的復(fù)雜度,混合算法的簡(jiǎn)單流程如下圖1.2所示。圖1.2基于缺失值迭代預(yù)測(cè)填充的SlopeOne算法的簡(jiǎn)單流程2、與其他算法相融合文獻(xiàn)[25]中基于缺失值迭代預(yù)測(cè)填充的協(xié)同過(guò)濾(簡(jiǎn)稱IFCF)與上述提出的改

流程圖,算法,流程,緒論


第1章緒論5進(jìn)算法的過(guò)程相似,只是一個(gè)使用CF預(yù)測(cè)填充,另一個(gè)使用引入U(xiǎn)ser或Item相似度的加權(quán)SlopeOne預(yù)測(cè)填充。本文將兩個(gè)過(guò)程一致但獨(dú)立的算法進(jìn)行融合,融合的方式就是需要將缺失值的預(yù)測(cè)結(jié)果由兩個(gè)算法共同決定而不是其中的任意一個(gè),比如兩個(gè)算法的對(duì)結(jié)果所占的比例為9:1。融合后的算法考慮到兩種算法各自的優(yōu)勢(shì),避免了單一算法的局限性;旌纤惴ê(jiǎn)單流程如下圖1.3所示。圖1.3混合算法的簡(jiǎn)單流程1.4本文組織結(jié)構(gòu)第1章緒論。本章首先簡(jiǎn)要的從推薦系統(tǒng)的如何出現(xiàn)如何發(fā)展起來(lái)講起,論述了近些年來(lái)國(guó)內(nèi)外推薦系統(tǒng)的發(fā)展情況,主要描述了協(xié)同過(guò)濾和SlopeOne

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]融合用戶相似度與項(xiàng)目相似度的加權(quán)Slope One算法[J]. 張玉連,郇思思,梁順攀.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2016(06)
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[7]基于動(dòng)態(tài)k近鄰的SlopeOne協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 孫麗梅,李晶皎,孫煥良.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2011(09)
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本文編號(hào):3495566

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